基于自适应初始值的FCM聚类图像分割

第2 O卷.第 .期 3 21 00年 3月

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基于自适应初始值的 F M‘类图像分割 C聚 王兴，子亮冯 ( 1 9)大学图像图形研究所， l四川成都 6 06 ) 104 摘要： M聚类算法对初始值敏感， R:不良的初始值会导致算法的收敛速度过慢和收敛到局部极值。将 F M算法用于图 C

像分割处理时，始值的选择是一个难点。文中提出了一种使用自适应初始值的 F M聚类图像分割算法，法利用图初 C该方像的直方图特性建立候选聚类中心集，过初始化准则函数检验候选集得到合适的聚类中心和聚类数目，通并根据最大隶属度原则分割图像，到了较好的分割效果。理论分析和实验表明文中方法收敛速度快，割准确，得分自适应性很强。 关键词：图像分割；C聚类；应性 FM自适 中国分类号： P9 T 31文献标识码： A

. 文章编号：63 6 9 (0 00— 11 0 17— 2 X 2 1 )3 00— 4

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O引言 图像分割是图像分析和模式识别的关键问题，它 是利用某种相似性准则，图像中具有不同意义的部将 分分割成互不相交的区域的过程。如果把像素看成待

果收敛到一个不合适的极小点或者导致聚类过程很慢。文献[] 2引进直方图统计特性来改进准则函数，提

出了快速 F M聚类算法， C该方法可以显著地减少样本数和特征数，在初始值选择合适时可以大大提高算法 的速度。文献[] 3讨论了聚类初始化问题，出建立势提 直方图函数来确定聚类数目和初始聚类中心，取得了良好的聚类效果和满意的收敛速度；是势直方图函但数的参数选择没有自适应性方法，需要手工进行设置， 较为麻烦。

分类的样本，把图像看成没有类别标签的样本集，那么 图像分割问题可以利用聚类方法来解决。模糊 C均值聚类算法 (、是一种根据样本间的相似性对样 M)本集

进行划分的算法，可避免估计单个聚类的概率密度函数的困难L,图像分割领域应用广泛。 1在』 F M聚类是基于准则函数的非线性迭代优化算 C

文中提出了一种自适应方法来确定待分割图像的聚类初始值：首先使用高斯型隶属度函数和图像直方 图特性得到候选聚类中心的集合；然后通过聚类初始

法，运算复杂度较大，特征数和样本数较多时速度在 较慢；同时，聚类结果的好坏及聚类的收敛速度与初始

值的选择有很大关系 J不合适的初始值可能导致结， 收稿日期：0 9 7 1修回日期：0 9 0—0 2 0一O一O; 20—1 3

化准则函数检验集合中的候选聚类中心，逐步去掉不 佳的候选点；当聚类初始化准则函数取得最大值时，聚

基金项目：国家自然科学基金重点资助项目(0 30 6。 6 76 4 )

类初始化完成，到聚类数目和初始聚类中心。经过得实验验证，该方法自适应性良好，算法可以很快收聚类敛到合适的极值点，同时得到的结果与势直方图方法 相近，最终的分割效果令人满意。

作者简介：王 像处理等。

兴(94,, 18一)男四川成都人，士研究生，硕研究方向

为数字图像处理；子亮，冯副教授，研究方向为空管自动化系统、 图

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